AP14969403 - Машиналық оқыту алгоритмдерін қолдана отырып, миокард инфарктісін болжау әдістерін зерттеу
Қазіргі уақытта ЭКС-тің амплитудалық-уақыттық талдауына негізделген диагностиканың қолданыстағы классикалық әдістері мен құралдары диагностиканың қазіргі заманғы талаптарын қанағаттандырмайды (4-тен 3 миокард инфарктісі диагнозы қойылады). Олардың қолда бар жетілмеген құрылғылары мен диагностикалық жүйелерін, сондай-ақ адами факторды ескере отырып, дәрігерге көмектесе алатын диагностиканың жоғары дәлдігімен шешім қабылдауды қолдау жүйесін құру қажеттілігі айқын. Жүрек жағдайын диагностикалаудың сенімділігін арттыру мәселесі жаңа диагностикалық ақпарат алу әдістерін жетілдіру қажеттілігін тудырады.
Қолданыстағы зерттеулердің көпшілігі жүрек ауруын болжау үшін машиналық оқыту алгоритмдерін (ML) ұсынады. Тиісінше, бұл жұмыста жүректің күйін диагностикалау әдісі жасалады, ол ЭКС 12 жалпы қабылданған каналды тікелей және өзара белгілерді тануға үйретілген нейрондық желілердің шығыс сигналдарын талдау және шешуші ережелерді құру арқылы жүзеге асырылады. Ол үшін: жүректің сол жақ қарыншасының бетін миокард инфарктісінің (ларының) анықталған тікелей және реципрок белгілері зақымдану тереңдігі бойынша нақты сатысына және нақты түріне сәйкес келетін аймақтарға бөлу; жүрек аймақтары бойынша зақымдану тереңдігі бойынша оның сатысы мен түрін анықтау; белгіленген кезеңдердің локализациясын анықтау жүзеге асырылады. Өнертабыс пациенттің жүрегінің жай-күйі туралы диагностикалық қорытындыны қалыптастыруды қамтамасыз етеді, онда жүректің сол жақ қарыншасының миокард инфарктісі (лері) болған кезде оның локализациясы, даму сатысы және жүрек қабырғасының зақымдану тереңдігі бойынша түрлері (трансмуральды, субэпикардиальды, субэндокардиальды), сондай-ақ науқас дәрігердің деңгейіне және оның жұмыс тәжірибесіне қарамастан жүректің жай-күйін толық және дәл бағалау көрсетіледі.
Ғылыми жетекшісі: PhD, Әлімбаева Жадыра Нұрдәулетқызы.
Жоба орындаушыларының сандық және сапалық құрамы: 6 Орындаушы, құрамында: 1 м. ғ. к., 2 PhD, 2 PhD докторант, 1 магистр.
Іске асыру мерзімі: 2022-2024 жж.